轨道钢断面形状检测与尺寸测量的方法研究

摘要：

在工业生产中,传统的轨道钢尺寸测量采用与多个标准模具逐一比对的方法,该方法受环境场地影响且测量误差较大.为了解决该问题,提出一种基于计算机视觉的机械工件断面轮廓形状识别与尺寸测量方法,将改进的ROF算法用于轮廓检测,以减小轮廓边缘提取误差;优化阈值提取算法的比对方法,加快了轮廓边缘的定位与识别,快速准确得到断面轮廓;应用改进的特征点检测算法进行关键点定位,提高了断面形状判断的准确度;将图片中标准件尺寸与工件轮廓进行比对得到两者比例,最后通过计算得到工件的实际尺寸.经过现场实验验证,与传统手工测量方法比对,大批量工件尺寸测量准确率达到98％以上,且测量时间缩短了几十倍.该方法是一种单目相机采集图像进行尺寸测量的方法,具有操作简单、测量快、准确率较高的特点,是一种大批量机械工件进行快速形状检测和尺寸测量的有效方法.

关键词：计算机视觉、边缘检测、尺寸测量、形状检测、ROF算法、Harris算法、型钢断面

所属期刊栏目：45

分类号：TN98-34;TP751.1

资助基金：内蒙古自治区研究生科研创新资助项目S20191182Z

在线出版日期：2022-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：113-117